ReputatioLab, le laboratoire des crises et de la réputation de Saper Vedere · Publié le 13 février 2026 · Lire l’article d’origine →
Ce qu’il faut retenir
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Une proximité géographique et entre métropoles mais une fracture asymétrique
Il est assez facile de définir les critères qui influencent les proximité communautaires entre les acteurs tant les logiques semblent stables :
- Le premier critère qui rassemble les audiences est le critère géographique : plus un compte est proche géographiquement d’un autre, plus il est probable qu’ils forment un réseau
- Le deuxième critère concerne les métropoles : elles seront toujours davantage connectées entre elles qu’avec les périphéries. Celles-ci regardent 3 fois plus les métropoles que le contraire.
- Le troisième critère concerne les périphéries : elles ne concernent pas toutes les métropoles. Elle en regarde une seule et unique : la plus proche. (On rejoint le premier critère) En ce sens, elles sont connectées.
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Une fracture culturelle : la culture légitime versus la culture populaire
L’écart combiné qu’on a trouvé sur les comptes d’intérêt est tout simplement vertigineux : un facteur de 44x.
- La culture légitime (ballet, cinéma, mode, gastronomie) est en moyenne 7,7 fois plus présente dans les communautés métropolitaines.
- La culture populaire (football, fitness, YouTubeurs, shopping) est 5,7 fois plus présente dans les communautés périphériques.
Il peut également s’expliquer par le nombre d’institutions et de comptes de médias et de journalistes qui suivent davantage ces communautés-là, mais la tendance est si forte qu’elle est limpide.
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Une fracture politique : les périphéries à droite, les métropoles à gauche
Même s’il faut tempérer quelque peu l’analyse, vu qu’on a pris des villes qui, politiquement, ont une histoire et des accointances politiques établies (Hénin-Beaumont étant prise comme ville), les périphéries suivent 2 fois moins la communauté de gauche que les métropoles, tandis que les métropoles suivent 5 à 9 fois moins la droite que les périphéries.
Novembre 2018. Des ronds-points occupés dans des zones que la plupart des éditorialistes parisiens n’auraient pas su situer sur une carte. Une révolte surgit de ces « France périphériques » que Christophe Guilluy décrivait depuis 2010. La question a cessé d’être théorique : elle était là, dans la rue, en gilet fluo.
Derrière l’expression « France périphérique », il y a en réalité un champ de bataille intellectuel où s’affrontent géographes, économistes, sociologues et démographes.
Chacun avec ses données, sa méthodologie et, surtout, sa grille de lecture. Le débat est passionnant et mobilise sociologues, sondeurs, géographes et économistes.
Et chez Saper Vedere, on adore quand on peut contribuer avec nos instruments à mieux appréhender des théories sociétales et y mettre notre grain de tech. Cyril Dugenet et moi-même nous nous y penchons dans une étude approfondie !
L’analyse
Pour mener l’analyse, on a commencé par isoler les principales métropoles du pays et les villes périphériques dont les chercheurs du sujet parlaient le plus.
On a décidé de se pencher sur Instagram en raison de son caractère grand public. Nous avons estimé qu’il était moins politisé que X et qu’il représentait la majorité des classes d’âge en France. (Et puis j’adore sortir de X de temps en temps quand même) On a ensuite isolé des comptes purement locaux (voir annexes méthodologiques) et eu nos audiences par ville :
Distribution des comptes Instagram par ville
La première chose extrêmement interpellante, c’est que nos audiences entre villes n’ont presque rien en commun :
Deux audiences qui ne se croisent presque pas
Par contre, se dessinent déjà des audiences géographiques régionales et surtout des cohérences d’audiences entre métropoles :
Matrice de chevauchement, 20 villes (%)
| Lyon | Bordeaux | Toulouse | Marseille | Strasbourg | Paris | Nice | Lille | Nantes | Rennes | Nevers | Lens | Châteauroux | Montluçon | Denain | Saint-Quentin | Vierzon | Alençon | Hénin-Beaumont | Florange | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Lyon | · | 0,37 % | 0,49 % | 0,76 % | 0,25 % | 0,57 % | 0,36 % | 0,32 % | 0,19 % | 0,36 % | 0,17 % | 0,05 % | 0,08 % | 0,12 % | 0,05 % | 0,05 % | ||||
| Bordeaux | 0,41 % | · | 0,95 % | 0,4 % | 0,12 % | 0,75 % | 0,16 % | 0,34 % | 0,31 % | 0,47 % | 0,13 % | 0,05 % | 0,09 % | 0,07 % | 0,65 % | 0,07 % | 0,06 % | 0,10 % | ||
| Toulouse | 0,55 % | 0,96 % | · | 0,58 % | 0,08 % | 0,62 % | 0,19 % | 0,14 % | 0,26 % | 0,50 % | 0,13 % | 0,05 % | 0,08 % | 0,10 % | 0,11 % | |||||
| Marseille | 0,98 % | 0,46 % | 0,66 % | · | 0,30 % | 0,84 % | 1,18 % | 0,40 % | 0,24 % | 0,30 % | 0,09 % | 0,06 % | 0,05 % | |||||||
| Strasbourg | 0,33 % | 0,14 % | 0,10 % | 0,30 % | · | 0,23 % | 0,21 % | 0,19 % | 0,05 % | 0,09 % | 0,07 % | |||||||||
| Paris | 0,78 % | 0,92 % | 0,76 % | 0,90 % | 0,24 % | · | 0,45 % | 0,34 % | 0,48 % | 0,84 % | 0,26 % | 0,09 % | 0,09 % | 0,09 % | 0,05 % | 0,19 % | 0,07 % | 0,17 % | 0,07 % | |
| Nice | 0,56 % | 0,22 % | 0,27 % | 1,44 % | 0,25 % | 0,52 % | · | 0,15 % | 0,17 % | 0,29 % | 0,14 % | 0,05 % | 0,10 % | 0,11 % | 0,05 % | 0,11 % | ||||
| Lille | 0,55 % | 0,52 % | 0,22 % | 0,54 % | 0,25 % | 0,42 % | 0,17 % | · | 0,14 % | 0,48 % | 0,14 % | 1,14 % | 0,05 % | 0,06 % | 1,97 % | 0,34 % | 0,16 % | 0,62 % | ||
| Nantes | 0,32 % | 0,48 % | 0,40 % | 0,33 % | 0,07 % | 0,60 % | 0,19 % | 0,14 % | · | 1,77 % | 0,12 % | 0,07 % | 0,06 % | 0,22 % | 0,21 % | |||||
| Rennes | 0,71 % | 0,82 % | 0,86 % | 0,45 % | 0,14 % | 1,19 % | 0,36 % | 0,54 % | 1,99 % | · | 0,76 % | 0,06 % | 0,07 % | 0,78 % | 1,79 % | |||||
| Nevers | 0,44 % | 0,32 % | 0,30 % | 0,19 % | 0,13 % | 0,50 % | 0,23 % | 0,21 % | 0,18 % | 1,02 % | · | 0,17 % | 0,45 % | 1,12 % | 0,06 % | 0,16 % | 0,33 % | 0,60 % | 0,05 % | |
| Lens | 0,15 % | 0,14 % | 0,12 % | 0,08 % | 0,07 % | 0,18 % | 0,08 % | 1,81 % | 0,05 % | 0,08 % | 0,18 % | · | 0,11 % | 0,17 % | 0,64 % | 0,87 % | 0,15 % | 0,15 % | 1,72 % | 0,10 % |
| Châteauroux | 0,29 % | 0,30 % | 0,25 % | 0,18 % | 0,10 % | 0,23 % | 0,24 % | 0,11 % | 0,14 % | 0,13 % | 0,61 % | 0,14 % | · | 0,46 % | 0,11 % | 0,14 % | 1,41 % | 0,11 % | 0,06 % | 0,05 % |
| Montluçon | 0,46 % | 0,26 % | 0,34 % | 0,15 % | 0,05 % | 0,26 % | 0,26 % | 0,14 % | 0,13 % | 1,51 % | 1,63 % | 0,23 % | 0,5 % | · | 0,07 % | 0,23 % | 0,33 % | 1,21 % | 0,07 % | 0,13 % |
| Denain | 0,16 % | 2,35 % | 0,13 % | 0,09 % | 0,10 % | 0,15 % | 0,09 % | 4,64 % | 0,07 % | 0,05 % | 0,10 % | 0,95 % | 0,13 % | 0,08 % | · | 0,94 % | 0,21 % | 0,13 % | 0,45 % | 0,05 % |
| Saint-Quentin | 0,25 % | 0,28 % | 0,16 % | 0,11 % | 0,06 % | 0,62 % | 0,15 % | 0,86 % | 0,08 % | 0,08 % | 0,27 % | 1,40 % | 0,17 % | 0,27 % | 1,01 % | · | 0,16 % | 0,29 % | 0,35 % | 0,17 % |
| Vierzon | 0,20 % | 0,26 % | 0,11 % | 0,10 % | 0,22 % | 0,08 % | 0,08 % | 0,57 % | 0,08 % | 0,56 % | 0,25 % | 1,75 % | 0,38 % | 0,23 % | 0,16 % | · | 0,17 % | 0,12 % | ||
| Alençon | 0,26 % | 0,41 % | 0,43 % | 0,10 % | 0,05 % | 0,56 % | 0,31 % | 0,43 % | 0,56 % | 4,10 % | 1,02 % | 0,25 % | 0,14 % | 1,43 % | 0,14 % | 0,29 % | 0,17 % | · | 0,10 % | 0,14 % |
| Hénin-Beaumont | 0,21 % | 0,11 % | 0,11 % | 0,07 % | 0,23 % | 0,14 % | 2,77 % | 0,06 % | 0,06 % | 0,17 % | 4,84 % | 0,14 % | 0,15 % | 0,86 % | 0,62 % | 0,07 % | 0,18 % | · | 0,18 % | |
| Florange | 0,42 % | 0,22 % | 0,15 % | 0,12 % | 0,40 % | 0,63 % | 0,15 % | 0,15 % | 0,25 % | 0,20 % | 0,48 % | 0,20 % | 0,42 % | 0,15 % | 0,50 % | 0,35 % | 0,40 % | 0,30 % | · |
Et pour cause, on peut observer, dans les audiences, que les comptes géographiquement proches partagent des audiences similaires, ce qui montre qu’ils interagissent l’un avec l’autre. De même, les métropoles sont plus connectées entre elles qu’avec des régions éloignées.
Ensuite, il est intéressant de regarder qui regarde qui :
Qui regarde qui
Les périphéries ne regardent pas, en général, « les métropoles ». Elles regardent UNE métropole spécifique.
ReputatioLab, Métropole vs périphérieLes périphéries ne regardent pas, en général, « les métropoles ». Elles regardent UNE métropole spécifique.
- Denain concentre 59% de sa porosité métropolitaine sur Lille.
- Alençon, 57% sur Rennes.
- Lens, 64% sur Lille.
- Hénin-Beaumont, 73% sur Lille.
Vers quelle métropole regarde chaque périphérie
C’est un modèle gravitationnel au sens strict : chaque périphérie orbite autour d’un centre unique. La métropole la plus proche capture la quasi-totalité du flux d’attention disponible.
Et la métropole, elle ? Paris dirige 83% de ses connexions externes vers d’autres métropoles. (Marseille, 93%. Lyon, 84%. Toulouse, 86%)
Part des connexions externes d’une métropole vers d’autres métropoles
La seule exception notable est Lille (42 % seulement). Elle est entourée de son bassin minier (Denain, Lens, HB, Saint-Quentin), mais elle ne regarde pas non plus la périphérie. Si vous voulez regarder tout en profondeur :
La cartographie interactive des audiences
La cartographie reste servie par ReputatioLab : ses données dépassent ce que notre hébergement accepte pour un fichier. Chaque point est un compte, chaque lien un abonnement partagé.
Que suivent-ils d’autres ?
Ensuite, on a voulu analyser les autres comptes qu’ils suivaient, en dehors de nos comptes issus de métropoles. Problème : on ne peut pas analyser les plus de 400 k d’audiences. On a donc pris un échantillon de 25 000 comptes (voir notre méthodologie) dans 6 villes : 3 métropoles (Paris, Lyon, Marseille) et 3 villes périphériques. (Hénin-Beaumont, Florange, Nevers)
L’ensemble nous a relevé tous leurs intérêts dans lequel on pouvait distinguer à chaque fois les comptes que suivent les followers de métropoles et les followers de périphéries dans une cartographie navigable (vous pouvez rechercher ceux suivis au moins par 100 personnes) :
Ensuite, fort de cet écosystème, on a joué avec les communautés et vu si les comptes périphériques et métropoles de départ ont des habitudes différentes. Et ce qu’on va découvrir est glaçant : (vous pouvez voir les sous-communautés en cliquant sur les communautés)
Les communautés d’intérêt
Culture & Mode13 335 comptes · métropole 26,7 % · périphérie 5,7 %
Divertissement12 760 comptes · métropole 5,0 % · périphérie 24,1 %
Marseille & Gastronomie11 734 comptes · métropole 25,7 % · périphérie 5,8 %
Nevers, Bourgogne, TV & Val-de-Loire10 181 comptes · métropole 1,5 % · périphérie 45,6 %
Lifestyle & Consommations7 232 comptes · métropole 5,8 % · périphérie 16,3 %
Lyon3 088 comptes · métropole 35,8 % · périphérie 13,4 %
Grand-Est2 577 comptes · métropole 2,4 % · périphérie 46,6 %
Région lilloise & droite2 569 comptes · métropole 8,0 % · périphérie 38,2 %
Rassemblement national604 comptes · 15 en métropole · 119 en périphérie
Reconquête282 comptes · 17 en métropole · 78 en périphérieAutres communautéstrois communautés sans sous-communauté
V and B921 comptes · 84 en métropole · 358 en périphérie
Fitness Park246 comptes · 4 en métropole · 83 en périphérie- D’un côté, la métropole consomme du ballet-opéra-théâtre (35,9 % M vs 4,4 % P), du cinéma (31,3 % M vs 3,1 % P), de la mode (19,8 % M vs 2,2 % P) et de la gastronomie (26,3 % M vs 3,0 % P).
- De l’autre, la périphérie consomme du football (28,6 % P vs 7,1 % M), du fitness (31,7 % vs 3,7 %), des YouTubeurs-TikTokeurs (24,5 % vs 1,6 %), du stand-up populaire (24,9 % vs 0,9 %)
Culture légitime contre culture populaire
Là où la métropole consomme des médias haut de gamme, la périphérie suit massivement des youtubeurs, des tikTokeurs, des bons plans dans sa ville, les indépendants de sa ville, etc. Le constat est saisissant et tout bonnement incroyable.
Et ce n’est pas tout. Politiquement aussi, c’est interpellant :
- Les périphéries suivent 2 fois moins les médias de gauche (8,6 % vs 19,9 %)
- Les métropoles suivent 5 à 9 fois moins la droite et l’extrême droite (2,5 % vs 19,7 % pour le RN, 9,6 % vs 34,5 % pour la droite politique)
La fracture politique
Rassemblement national604 comptesL’asymétrie est frappante : la gauche médiatique est « un peu » moins suivie en périphérie, tandis que la droite est massivement absente des radars métropolitains.
ReputatioLab, Métropole vs périphérieL’asymétrie est frappante : la gauche médiatique est « un peu » moins suivie en périphérie, tandis que la droite est massivement absente des radars métropolitains.
Bref, nous avons pu confirmer, à travers cette étude, pas mal de théories. L’occasion de revenir sur la littérature :
Résumé des concepts mobilisés
Guilluy essayiste et géographe, avance une thèse simple et percutante : il existerait deux France.
- D’un côté, la France des métropoles qui concentrent l’emploi qualifié, les revenus élevés, les opportunités économiques.
- De l’autre, la France périphérique – petites et moyennes villes, zones rurales, territoires éloignés des bassins d’emploi majeurs – où se concentrent les classes populaires en voie de déclassement.
Selon lui, la mondialisation et la métropolisation ont créé un système où les métropoles captent la richesse tandis que le reste du territoire est « sacrifié ». Les classes populaires périphériques ne sont pas seulement pauvres : elles sont invisibles. Délaissées par les médias, ignorées par la classe politique, et méprisées par les élites culturelles des centres-villes.
Il le fait sans données ni enquête de terrain. Rapidement, il est sévèrement attaqué. Principale critique : la dichotomie métropole/périphérie serait une fausse opposition.
De son côté, Laurent Davezies, économiste territorial, publie une nouvelle typologie :
- La France productive et dynamique : les bassins d’emploi des grandes métropoles – Île-de-France, cœurs urbains de Lyon, Toulouse, Bordeaux, Nantes. Concentration des secteurs moteurs : haute technologie, services supérieurs, finance. Création d’emplois nette, chômage bas.
- La France non-productive mais dynamique : Ces territoires ne produisent pas grand-chose, mais ils captent de la richesse produite ailleurs. Les littoraux attractifs (Côte d’Azur, façade atlantique), les zones de montagne touristiques, les cantons qui attirent des retraités et des travailleurs pendulaires. Tout cela crée une économie résidentielle.
- La France, productive mais fragile : les anciens bassins industriels du Nord, qui conservent une orientation productive, mais dont la capacité s’effrite. Chômage élevé, économie en déclin.
- La France dépendante : ces territoires dont la ressource principale, ce sont les revenus sociaux – allocations familiales, RSA, retraites. Dynamique économique quasi-inexistante.
Pour lui, la clé, c’est que la redistribution se réduit.
Levy lui ajoute davantage de nuance avec « le gradient d’urbanité » selon la densité (concentration spatiale des habitants et activités) et la diversité (variété des fonctions urbaines, types de population, opportunités). Plus on est dense et divers, plus on est « urbain ».
Là où ça nous intéresse fortement, c’est que ce gradient prédit les comportements électoraux mieux que la simple opposition entre les zones rurales et urbaines.
- Les centres-villes des grandes agglomérations votent davantage pour l’ouverture (pro-Europe, pro-immigration, pro-diversité)
- Le périurbain et les petits centres, inversement, penchent vers la « fermeture ».
Autre concept qui nous intéresse politiquement, Charmes apporte le concept de clubbisation. L’idée est que les relations de quartier traditionnelles, fondées sur la communauté politique, se transforment en relations contractuelles, sélectives, payantes. La commune n’est plus un espace de citoyenneté mais un prestataire de services.
Charmes identifie trois formes de fragmentation dans le périurbain :
- Politique (multiplicité des pouvoirs territoriaux, incohérence de l’urbanisme)
- Paysagère (étalement inorganique, absence d’identité urbaine)
- Sociale (séparation croissante des groupes sociaux, dépolitisation des relations urbaines).
Le résultat : une « ville émiettée », vulnérable aux chocs énergétiques et environnementaux, et systématiquement dépendante de l’automobile.
En tout cas il y a des consensus globaux :
- Les inégalités territoriales sont réelles et croissantes en France depuis 2008.
- La concentration économique dans les métropoles majeures est effective : plus de 70 % des emplois de catégorie supérieure se trouvent en métropole, avec des revenus 15 à 25 % supérieurs à la moyenne nationale.
- Le sentiment de marginalisation dans les zones périphériques est attesté.
- La crise redistributive menace les anciens mécanismes d’égalisation territoriale.
Et les dissensus clairs :
- Opposition entre visions binaires (métropoles contre périphéries) et multidimensionnelles.
- Opposition en déterminisme géographique et complexité
- Variables économiques ou culturelles
Au final, tout le monde a un peu raison et nous n’avons pas réglé les dissensus avec notre petite étude. Car ce sont des champs complexes où la politique et l’idéologie jouent un rôle important.
Méthodologie
Les comptes analysés :
Les comptes Instagram retenus, ville par ville
Instagram
bfmlyon1. Contexte et objectifs de l’étude
- Première phase : sélection des villes ci-dessus.
- Deuxième phase : extraction des abonnés sur Instagram (Choix car grand public comparé à X) Cela donne les analyses de Venn Diagram, les analyses sur les comptes communs, etc.
- Troisième phase : sélection d’un échantillon représentatif pour faire la cartographie relationnelle entre les acteurs
2. Villes sélectionnées pour les cartographies de relations pour les communautés
Après les villes analysées ci-dessus, on en a sélectionné six :
- Villes de métropole : Paris, Lyon, Marseille
- Villes de périphérie : Hénin-Beaumont, Florange, Nevers
On s’est retrouvé face au déséquilibre structurel entre les deux catégories (66 117 métropole vs 14 396 périphérie), une stratégie d’échantillonnage stratifié a été adoptée :
- Inclusion totale de la catégorie minoritaire : L’ensemble des 14 396 labels « périphérie exclusive » ont été inclus dans l’échantillon.
- Échantillonnage aléatoire de la catégorie majoritaire : 10 604 labels ont été sélectionnés aléatoirement parmi les 66 117 labels « métropole exclusive ».
- Reproductibilité : Une graine aléatoire fixe (seed = 42) a été utilisée pour garantir la reproductibilité de l’échantillonnage.
| Indicateur | Valeur |
|---|---|
| Nombre total de labels | 25 000 |
| Comptes publics (is_private = False) | 100% |
Distribution par catégorie
| Catégorie | Effectif | Proportion |
|---|---|---|
| Métropole exclusive | 10 604 | 42,4% |
| Périphérie exclusive | 14 396 | 57,6% |
| Total | 25 000 | 100% |
Distribution géographique
| Ville | Catégorie | Effectif |
|---|---|---|
| Nevers | Périphérie | 8 915 |
| Lyon | Métropole | 4 418 |
| Hénin-Beaumont | Périphérie | 3 416 |
| Marseille | Métropole | 3 165 |
| Paris | Métropole | 3 107 |
| Florange | Périphérie | 2 079 |
Limites et considérations méthodologiques
- Sous-représentation des villes de métropole : Seuls 16 % des comptes de métropole disponibles ont été inclus (10 604 sur 66 117), contre 100 % des comptes de périphérie. Cette asymétrie est inhérente au déséquilibre des données source.
- Biais de sélection potentiel : Les comptes privés (229 879 dans le fichier source) n’ont pas pu être analysés, ce qui peut introduire un biais si le caractère privé/public est corrélé à d’autres variables d’intérêt.
- Granularité géographique : La variable « ville » peut contenir plusieurs villes (au format « Ville1 // Ville2 »), ce qui reflète les abonnements multiples d’un même compte. L’appartenance à une catégorie a été déterminée par la présence d’au moins une ville cible.
